深耕大資料征信 麥芽資料即将迎來A輪融資

目前，我國經濟增長速度放緩，消費金融異軍突起，逐漸成為穩定經濟增速、拉動内需的重要載體。同時，随着居民消費觀念的變化，提前消費被普遍接受，消費信貸需求越發強烈。

有業内專家評估，現下個人消費信貸已有千億美元的市場，未來會達到萬億美元。而征信體系是當下最大的“軟肋”，中國現有的征信系統覆寫率僅為38%，近9億的國人無法充分享受金融服務，以央行為主導的征信系統在資料覆寫面上遠遠不能滿足信貸需求，這也為征信市場帶來發展機遇。據平安證券釋出的研究報告顯示，中國個人征信市場預計規模将達千億元。

強烈的市場需求，不足的市場供給，已火熱點燃了我國征信行業。市場上主要有兩類個人征信機構：一類來自金融機構布局，如平安銀行旗下的前海征信，依托平安集團的金融經驗，研發了多款征信産品和服務；另一類由網際網路巨頭打造，如螞蟻金服的“芝麻信用”，借助電商平台的優勢，結合使用者資料、消費分析等資料，為使用者評定信用分數。

這兩類個人征信機構各有千秋，依靠的資料來源、評分體系均不相同，然而縱使機構跑馬圈地、各顯神通，從嚴謹的征信角度來看，各家所掌握的資料也隻是征信服務中的一角，資料孤島成為征信行業内最大的問題。個人征信行業所需的三大類資料——金融資料、政府公共服務資料和生活消費資料，分别散落在各主體機構中，此外大量的民間借貸、網際網路金融資料也未能實作統一的征集和标準化處理。對龐大而雜亂的資料進行全方位的收集和科學的分析也成為另一難點。

在此背景下，以技術為驅動的第三類大資料征信公司正在興起，這類公司對接主流征信機構，打破資料孤島，并利用自身的大資料技術優勢，對收集的資料進行有效的分析和整理。

如金融科技公司麥芽資料，整合了第三方權威征信機構和網際網路資料服務提供商，資料接口可覆寫全國80%人群，實作了大規模的資料共享。在資料挖掘和分析方面，麥芽資料自建大資料信貸決策模型，圍繞金融資料、消費資料和安全資料，全方位收集使用者的身份特質、信用曆史、行為偏好、财富水準、人脈資訊等多元度資訊，極細化使用者畫像，并通過信用規則驗證、黑白名單驗證、使用者身份認證、實名認證及手機認證、系統反欺詐規則驗證五個驗證環節進行交叉驗證，確定資料的嚴謹性，最後借助最前沿的機器學習、深度學習算法量化信用評估。

據了解，麥芽資料已服務多家金融機構，在深耕大資料征信領域時，以網際網路消費金融為切入點，通過場景化産品，對資料進行積累，為需求機關優化出高精準、子產品化的資料資料。

據麥芽資料創始人梁振邦介紹，以網際網路消費金融切入出于三方面考量。首先，在征信資料類型中，信貸金融交易資料屬于強變量，通過消費場景積累出來的征信資料價值較高。其次，網際網路消費金融的使用者多數是年輕人，正是國家普惠金融的重要群體，這部分征信材料的補充對國家征信體系的完善也有着非凡意義。此外，大資料征信和消費金融是個雙向促進公式，大資料征信的應用可有效提高金融風控能力，促進消費金融的發展，同時，随着消費金融市場的擴大，大資料征信需求逐增，資料積累也越發成熟。

以麥芽資料旗下一款小額信貸app為例，為都市新藍領和小白領提供極速小貸和信用分期借貸服務，使用者定位正是征信缺失人群。依托麥芽資料大資料風控體系，麥芽貸上線8個月，注冊使用者已超過百萬，提供超過20萬筆的借貸服務。僅通過麥芽貸這個平台，麥芽資料便積累了百萬名使用者的借貸資料，重複借款、無逾期的使用者，還會獲得信用累計，提高評分額度。經過系統梳理，這些資料分門别類進入麥芽資料的黑白名單征信庫中。

除了深耕大資料征信領域，麥芽資料還提供一整套的大資料風控體系，提供貸前、貸中、貸後的全流程解決方案。憑借出色的技術和産品優勢，麥芽資料順利獲得資本市場的認可，據透露，繼今年上半年天使輪融資後，麥芽貸即将迎來a輪融資。

本文轉自d1net（轉載）